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Optimisation In Signal And Image Processing

Describes the optimization methods commonly encountered in signal and image processing: artificial evolution and Parisian approach; wavelets and fractals; information criteria; training and quadratic programming; Bayesian formalism; probabilistic modeling; Markovian approach; hidden Markov models; and, metaheuristics.

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